首先看一下运行效果: 下面是项目整体目录: 0.实现神经网络总览 神经网络由层.神经元.权重.激活函数和偏置组成.每层都有一个或者多个神经元,每一个神经元都和神经输入/输出连接,这些连接就是权重. 需要重点强调一下,一个神经网络可能有很多隐含层,也可能一个没有,因为每层的神经元数目也可能不同.然而,输入输出层的神经元个数分别等于神经输入/输出的个数. 我们为了实现,需要定义以下的类: Neuron: 定义人工神经元 NeuralLayer: 抽象类,定义一个神经元层. InputLayer: 定

一.使用Neuroph Studio构造感知机处理逻辑与 新建项目 接着,输入名字和地址,点击“完成” 在工程的神经网络文件下新建神经网络 准备训练数据 开始训练 误差展示 也可以测试神经元 或者输入测试 手动刷新,以让网络计算新的输入 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html 加利福尼亚大学数据集 二.Neuroph Library 架构分析 Neuroph系统的组成: 1.Neuroph Studio    ------GUI界面  所见即所得

java神经网络组件Joone.Encog和Neuroph https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j http://muchong.com/html/201611/10796085.html Comparing Neural Networks in Neuroph, Encog and JOONE https://www.codeproject.com/articles/85385/comparing-neural-networks-in-

下面是25个Java机器学习的工具&&库列表: 1. Weka 是一个数据挖掘任务机器学习算法的集合.这些算法可以直接应用于数据集或者在你自己的Java代码中调用.Weka 包含 数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则.可视化 等工具. 2. Massive Online Analysis (MOA) 是一个非常流行的数据挖掘方面的开源框架,它有一个非常活跃的社区.它包括一组机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.同 WEKA 项目一样,MOA 也是用

简介 笔者当初为了学习JAVA,收集了很多经典源码,源码难易程度分为初级.中级.高级等,详情看源码列表,需要的可以直接下载! 这些源码反映了那时那景笔者对未来的盲目,对代码的热情.执着,对IT的憧憬.向往!此时此景,笔者只专注Android.Iphone等移动平台开发,看着这些源码心中有万分感慨,写此文章纪念那时那景!   Java 源码包 Applet钢琴模拟程序java源码 2个目标文件,提供基本的音乐编辑功能.编辑音乐软件的朋友,这款实例会对你有所帮助.Calendar万年历 1个目标文件

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由于实验室事情缘故,需要将Python写的神经网络转成Java版本的,但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具,所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架,于是就找到了JOONE,JOONE是一个神经网络的开源框架,使用的是BP算法进行迭代计算参数,使用起来比较方便也比较实用,下面介绍一下JOONE的一些使用方法. JOONE需要使用一些外部的依赖包,这在官方网站上有,也可以在这里下载.将所需的包引入工程之后,就可以进行编码实现了. 首先看下完整的程序,

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题. 程序员如何学习机器学习 对程序员来说,机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力),相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文而头疼,甚至可能 知难而退.但实际上机器学习算法落地程序并不难写,下面是70行代码实现的反向多层(B

根据前篇博文<神经网络之后向传播算法>,现在用java实现一个bp神经网络.矩阵运算采用jblas库,然后逐渐增加功能,支持并行计算,然后支持输入向量调整,最后支持L-BFGS学习算法. 上帝说,要有神经网络,于是,便有了一个神经网络.上帝还说,神经网络要有节点,权重,激活函数,输出函数,目标函数,然后也许还要有一个准确率函数,于是,神经网络完成了: public class Net { List<DoubleMatrix> weights = new ArrayList<D

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 来自维基百科: 人工神经网络(ANN)或连接系统是受生物神经网络启发构成生物大脑的计算系统.这样的系统通过考虑例子来学习(逐步提高性能)来完成任务,通常没有任务特定的编程. 用Java或任何其他编程语言设计神经网络我们需要理解人工神经网络的结构和功能. 人工神经网络执行的任务比如有模式识别.从数据中学习以及像专家一样预测趋势,而不像传统的算法方法那样需要执行一组步骤来实现所定义的目标.人工神经网络由于其高度交互的网络结构,可以学习如何自己解

人工神经网络模拟人体对于外界刺激的反应.某种刺激经过人体多层神经细胞传递后,可以触发人脑中特定的区域做出反应.人体神经网络的作用就是把某种刺激与大脑中的特定区域关联起来了,这样我们对于不同的刺激就可以调用大脑不同的功能区域进行处理了. 同时,人体神经系统还具有学习,归纳,推理的能力.我们使用计算机模拟了神经网络后,也具有了一定上述能力. 如上图,x层为输入,对应人体接收信号的神经元(比如眼睛,耳朵,手).y层为隐含层,对应人体的神经网络.z层为输出层,对应人体的大脑.wyx为x层到y层的权重,w

http://fantasticinblur.iteye.com/blog/1465497 课程作业要求实现一个BPNN.这次尝试使用Java实现了一个.现共享之.版权属于大家.关于BPNN的原理,就不赘述了. 下面是BPNN的实现代码.类名为BP. package ml; import java.util.Random; /** * BPNN. * * @author RenaQiu * */ public class BP { /** * input vector. */ private f

神经网络的计算过程 神经网络结构如下图所示,最左边的是输入层,最右边的是输出层,中间是多个隐含层,隐含层和输出层的每个神经节点,都是由上一层节点乘以其权重累加得到,标上“+1”的圆圈为截距项b,对输入层外每个节点:Y=w0*x0+w1*x1+…+wn*xn+b,由此我们可以知道神经网络相当于一个多层逻辑回归的结构. (图片来自UFLDL Tutorial) 算法计算过程:输入层开始,从左往右计算,逐层往前直到输出层产生结果.如果结果值和目标值有差距,再从右往左算,逐层向后计算每个节点的误差,并且

神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层,隐含层,输出层组成.隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数,也就是说神经网络的层数不包括输入层.下面是一个三层的神经网络,包含了两层隐含层,一个输出层.其中第一层隐含层的节点数为3,第二层的节点数为2,输出层的节点数为1:输入层为样本的两个特征X1,X2. 图1 三层神经网络 在神经网络中每一个节点的都与上一层的所有节点相连,称为全连接.神经网络的上一层输出的数据是下一层的输入数据.在图中的神经网络中,原始的输入数据,通过第一层隐含层的计算得出的输

神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层,隐含层,输出层组成.隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数,也就是说神经网络的层数不包括输入层.下面是一个三层的神经网络,包含了两层隐含层,一个输出层.其中第一层隐含层的节点数为3,第二层的节点数为2,输出层的节点数为1:输入层为样本的两个特征X1,X2. 图1 三层神经网络 在神经网络中每一个节点的都与上一层的所有节点相连,称为全连接.神经网络的上一层输出的数据是下一层的输入数据.在图中的神经网络中,原始的输入数据,通过第一层隐含层的计算得出的输

 http://blog.csdn.net/hustjoyboy/article/details/50721535 "如何用70行Java代码实现深度神经网络算法" 的delphi版本 2016-02-23 10:58 225人阅读 评论(0) 收藏 举报 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. =====ann.pas源程序=================================== { by 阿甘 2016.2.23 参考自此篇文档如何用70行Java代码实

工作中需要预测一个过程的时间,就想到了使用BP神经网络来进行预测. 简介 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络,其使用BP算法进行权值与阈值的调整[78].在20世纪80年代,几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法,David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的.其包含BP的两大主要过程,即工作信号的正向传播与误差信号的反向传播,分别负责了神经网络中输出